비지도 학습 기반의 VNF 이상 탐지 방법 


49권  9호, pp. 780-787, 9월  2022
10.5626/JOK.2022.49.9.780


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  요약

가상화 기술을 네트워크에 적용하면 하드웨어 의존성을 줄일 수 있으며, 상황에 맞는 유연한 제어 및 관리가 가능하다. 또한 Capital Expenditure(CAPEX)와 Operating Expenditure(OPEX)를 감소시킬 수 있기 때문에 현대의 통신 사업자나 서비스 제공업체는 Software-Defined Networking(SDN)과 Network Function Virtualization(NFV) 기술을 활용해 기존의 서비스를 효율적으로 제공하고 있다. SDN/NFV 기술이 널리 사용됨에 따라 Vitualized Network Function(VNF)에 대한 사이버 공격이 늘어나고 있으며, 이로 인해 서비스 품질이 저하되거나 서비스를 제공하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 본 논문에서는 VNF의 성능 정보를 수집하고, 수집된 데이터와 비지도 학습을 이용해 VNF의 정상상태를 모델링하고, 이를 이용해 사이버 공격으로 인한 이상상태를 탐지하는 기법을 제안한다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
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  논문 참조

[IEEE Style]

S. Heo, S. Jeong, H. Yun, "VNF Anomaly Detection Method based on Unsupervised Machine Learning," Journal of KIISE, JOK, vol. 49, no. 9, pp. 780-787, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.9.780.


[ACM Style]

Seondong Heo, Seunghoon Jeong, and Hosang Yun. 2022. VNF Anomaly Detection Method based on Unsupervised Machine Learning. Journal of KIISE, JOK, 49, 9, (2022), 780-787. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.9.780.


[KCI Style]

허선동, 정승훈, 윤호상, "비지도 학습 기반의 VNF 이상 탐지 방법," 한국정보과학회 논문지, 제49권, 제9호, 780~787쪽, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.9.780.


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